農村電商上行扶持政策效應評估
——基于熵權法的文本分析

汪興東，熊彥齡

(1.江西農業大學經濟管理學院，江西南昌 330045；2.江西省鄉村振興戰略研究院，江西南昌 330045)

農村電子商務是轉變農業發展方式的重要手段，是精準扶貧的重要載體。加快農村電子商務發展有利于促進消費、擴大內需，推動農業升級、農村發展和農民增收。近年來，隨著農村網絡的普及，我國農村電商的發展非常迅速。截至2018年12月，全國農村網店數達985.6萬家，農產品上行交易額由2012年200億元增至2018年2 305億元，農村網絡零售額達到1.37萬億元，同比增長30.4%，約占全國網絡零售額的15.21%。為了進一步推動農村電商的發展，降低農戶電商技術的采納成本，政府部門高度重視，在2017年中央一號文件中共出現“電子商務”（含“電商”）8次，還首次設了一個專節“推進農村電商發展”，共計297字。商務部也從2014年開始推進電子商務進農村綜合示范工作，從財政、金融、稅收、基礎設施、技術培訓等方面全方位地支持示范縣，截至2018年12月，已累計支持示范縣1 016個，覆蓋國家級貧困縣737個，占國家級貧困縣總數的88.6%，其中支持深度貧困縣137個。因此，研究政府扶持政策對農村電子商務發展的影響，進而發揮其引導作用，對于推動農產品進城、提升農產品流通效率具有重要的現實意義。從目前來看，雖然近幾年我國各級政府陸續發布了諸多關于引導農村電子商務發展的政策文件，但還很少有學者對這些政策的效應進行量化評估，以回答這些政策的最終效應如何、怎樣的政策工具組合能帶來更佳的實施效果、哪些發文機構協同能產生更好的政策效應等問題。為了回答這些問題，本文通過收集近幾年與農村電商上行扶持政策有關的70項政策文件，利用熵權法對這些政策文件進行量化分析，以評估我國農村電商上行扶持政策的實施效應，為政府更為有效地利用政策工具推動農村電商發展提供借鑒和參考。

1 文獻綜述

農村電商扶持政策主要包括兩個方向：一個方向是工業品下鄉，拓展農村消費市場，降低農村流通成本，充分釋放農村市場消費潛力；另一個方向是農產品進城，創新農產品流通方式，培育多元化農村電商主體，疏通農產品渠道梗阻。本文旨在評估農村電商中農產品上行扶持政策的實施效應，故對農村電商的下行扶持政策不做評價。

由于我國農村電商扶持政策實施時間較短（從2014年開始），還未析出專門探討農村電商扶持政策的研究文獻。但已有一些文獻從政策本身出發，對政策的實施效應進行了量化研究，如：Libecap［1］首次對礦產權的各項法規內容進行打分量化處理，然后利用所構建的指標分析了各項法規的實施效應并進行了排序。在此之后，有眾多的學者開始借鑒量化評估的方法對有關政策進行了評估，如Daugbjerg等［2］從責任部門、執行計劃、法律地位、目標群體、政策目標、時間規劃、預算、評估與反饋8個維度對英國的27項體育運動推廣政策進行政策效應研究，拓展了政策文本量化研究的思路；彭紀生等［3］對技術創新政策進行文本量化評估；而羋凌云等［4］對節能引導政策文本進行量化，評估政策的效應和效果。從總體來看，這些研究基本從政策工具、政策協同、政策力度及政策目標等方面展開政策評估，對農村電商扶持政策的效應評估具有重要的參考價值。

1.1 政策工具的影響效應

在對有關政策的研究文獻進行梳理后，本文將政策工具分為經濟工具、信息工具、行政工具和物理工具四大類。電商扶持政策中的經濟工具主要包括：補貼、稅收減免、信貸支持等。岳欣［5］在研究農村電商技術應用時指出，政府對網絡基礎設施和龍頭企業的資金扶持政策及稅收優惠政策能快速推動電子商務在農村的普及和運用。除了對經濟工具的研究，有學者開始探討非經濟政策工具對組織（個體）電商技術采納及擴散行為的影響，其中包括信息工具、行政工具和物理工具等［6］，認為比較而言，信息工具的影響是最為有效和持久的，但其影響效果的呈現需要較長時間；行政工具能起到立竿見影的效果，但需要政府的不斷宣傳和監督；物理工具是通過網絡基礎設施的完善來實現的，其效果介于信息工具和行政工具之間。在此基礎上，Gatautis［7］進一步提出，信息工具盡管有效，但如果與其他政策工具結合使用，效果會更加顯著。我們在政策文獻的研讀中也發現，政策工具的使用確實往往不是單一出現，而是組合使用，如張國興等［8］在研究我國節能減排政策的協同有效性中發現，政策工具協同使用效果會更好，但是不同政策工具的協同對政策有效性的影響有顯著的差異。

1.2 部門協同的影響效應

經過前期對我國出臺的有關農村電商上行扶持政策的收集和分析，我們發現農村電商上行扶持政策通常會由幾個部門協同發布。若追溯協同治理的起源，其實踐源自英國布萊爾政府的改革。Arthur［9］認為，協同是組織之間互換信息、改變行為、共享資源、提高各自能力的過程，并在這一過程中同擔風險和責任、共享利益，最終實現共同受益、達成共同目標。而在政策推行過程中，政府的角色是“掌舵”而不是“劃槳”，“劃槳”的任務應該交給私人部門和非營利組織、社區組織等第三部門［10］。既有的發展主義文獻盡管也提出了嵌入型自主性的概念［11］，也論及了國家與社會的協同［12］，但對于部門協同問題，Meijers等［13］認為部門協同是指政府在政策制定過程中對跨界問題的管理，這些問題超越了現有的政策領域邊界和單個部門的職責范圍，需要多元主體間的協同；Matei等［14］強調政府在制定政策的過程中應當加強政府內部門間以及不同政府部門間的協同來平衡不同部門間的利益沖突；而Camarero等［15］則認為政府部門協同是政策目標相互沖突或相互競爭的結果，部門協同是解決政策沖突的有效途徑；在此基礎上，Kim［16］指出政府應該采取部門協同等措施來維持政策在環境變化中的穩定性。由于我國農村電商扶持政策實施時間較短，目前主要還是由政府推動，故本文僅分析政府職能部門間的協同效益；但隨著扶持政策的推進，是否有可能擴展到與企業或私人組織之間的協同，本文不做討論。

1.3 政策力度的影響效應

政策力度包括兩個維度，一個是頒布機構的行政級別，另一個是頒布政策的屬性（包括法律、條例、規定等）［3］。彭紀生等［3］通過對創新政策演變的研究發現，頒布機構的行政級別越高、政策類型的強制性越大，政策的經濟績效也越好；在此基礎上，張國興等［17］在測量節能減排政策時，通過研究國務院《規章制定程序條例》和參考彭紀生等［3］科技創新政策量化標準，并結合專家意見，對政策賦予1～5分的數值以描述政策力度，定量分析結果表明政策力度與其他政策變量（如目標、工具等）結合使用政策的實施效果更好；而羋凌云等［4］通過對65項有關政策的研究，對我國生活節能政策力度進行量化分析，結果表明我國節能政策的力度偏低，且命令控制性政策的節能效果不明顯。

1.4 政策目標的影響效應

政策目標是指用于描述政策文本中所要實現目標的可衡量程度。羋凌云等［4］認為，政策目標越量化，其可衡量程度越高，政策的效應越明顯。彭紀生等［3］在對我國技術創新政策分析中發現，越是高一級領導機關頒布的政策越宏觀，對經濟主體的影響和約束力越弱。而張國興等［8］則進一步指出，盡管量化的政策目標比定性的政策目標更有執行效力，但量化目標之間的協同性同樣重要，目標間的協同性越好，政策的效果越明顯。國外的相關研究也表明量化可衡量的政策目標更容易實現，如Harmelink等［18］在對歐洲節能政策工具的研究中發現，定性的政策目標難以衡量目標的實現程度，定量的目標更容易實現甚至是超額完成；Stern［19］的研究也表明，政策文件的目標越宏觀，政策的執行效應越不好評估，對目標主體的影響及約束力越弱。

從以上文獻回顧可以看出，學者們對不同類型的政策進行了量化評估研究，取得了許多具有借鑒意義的研究結論，但還有以下問題值得探討：一是，目前大部分關于政策效應評估的文獻都是基于某一個或幾個維度展開，而從政策工具、政策協同、政策力度及政策目標4個維度進行綜合評估不太常見；二是，對于政策評估指標的賦值，大部分研究文獻以主觀賦值法（如專家打分法、德爾菲法等）為主，而綜合運用主觀賦值與客觀賦權對政策進行評估的研究較為少見；三是，對于創新、知識產權、節能等政策效應的評估較多，但對電商扶持政策的評估還未涉及。因此，本文利用所收集的70項農村電商扶持政策（上行）的文本，基于熵權法從政策工具、政策協同、政策力度及政策目標4個維度對這些政策文件進行量化分析，以評估我國農村電商上行扶持政策的實施效應。

2 數據收集和模型構建

2.1 數據收集

在研究區域的選取上，本研究選擇江西省作為研究區域，主要基于以下3點理由：首先，江西省是一個傳統的農業大省，截至2017年12月，江西省農村人口為2 098.4萬人，占全省人口的45.4%，全年農業總產值為3 069億元；其次，2014年是江西省農村電子商務發展的重要轉折點，共有7個縣入選首批國家電子商務進農村綜合示范縣，占首批綜合示范縣總數的12.5%，截至2018年12月，江西省共有國家級電子商務示范縣43個，幾乎覆蓋了全省縣（市/區）的一半；最后，截至2019年10月江西省共有18個縣符合貧困縣退出的要求順利退出，且上述18個縣均為國家電商示范縣，可見電商扶貧政策在產業扶貧中起到了重要作用。

在數據的收集上，我們從國家、省、市相關政府部門的網站，萬方數據庫（法規），中國知網（政府文件和法律）及百度數據庫中以“農村電商”為檢索關鍵詞，收集了2006年1月至2018年3月期間相關政策216項，其中國家政策文件154項、江西省地方性文件62項。首先通過標題進行篩選，去除評選結果通知、實施方案、經驗推廣等文件97項；然后從剩下的119項文件中剔除農村電商下行扶持政策文件，共獲得農村電商上行扶持政策文件70項；最后，對這70項政策文件進行精讀，從頒布時間、頒布機構、政策屬性、政策目標、工具類型等進行分類、編號和整理，形成最終的農村電商上行扶持政策數據庫（以下簡稱“樣本政策”）。其中，頒布機構為人大常委會、國務院的政策18項，國家各部委16項，江西省政府及各機關單位23項，各市級政府13項。在70項政策文件中，以意見居多（42項），通知次之（10項），而規劃、辦法、計劃、指南等屬性的文件較少，為了便于后續的量化分析，我們把這些屬性的政策文件統一歸類為其他（18項）。按年份劃分頒布的樣本政策數量如圖1所示。

圖1 我國農村電商上行扶持樣本政策數量的年度分布

2.2 評估維度確定與賦值

基于文獻回顧的結果，為了更為全面地評估我國農村電商上行扶持政策的效應，本文從政策工具、政策協同、政策力度及政策目標這4個維度建立政策文本的量化評估模型。其中，政策工具包括經濟工具、行政工具、物理工具和信息工具。經濟工具的使用主要表現為政府通過補貼、稅收減免、信貸支持等經濟手段刺激農村電商技術的采納；行政工具往往體現在政策目標及規則設定等方面，用來規范制約政策實施過程，協調在完成政策目標過程中可能碰到的問題；物理工具顧名思義是提供可見的物質基礎，如構建電商平臺、搭建電商創業基地等，通過提升農村電商使用的物質條件推動農村電商的發展；信息工具則體現在對電商的宣傳推廣、組織培訓等技術信息的傳遞，通過對電商知識的普及和推廣，破除農戶使用電商的技術壁壘。由于4類電商政策工具的特點各異，主要表現形式不同，所能達到的預期政策目標也不一致（見表1）。

表1 2006—2018年我國農村電商上行扶持政策主要工具類型

從目前政策評估的文獻來看，大部分基于單個政策工具進行效應評估，而現實情況是，很少僅出現單個工具的文本。正如羋凌云等［4］所指出的，政策工具通常是2個或2個以上協同使用，且以某類工具為主，其他工具為輔的形式出現。我們對70項農村電商上行扶持政策的文本分析中也發現，單獨使用某種政策工具的文本僅有8份。因此，在本研究中，我們不評估某個政策工具單獨的政策效應，而是重點考察不同政策工具的組合效應，根據政策文件中出現的政策工具數量分別賦值為1～4分：如使用了4種政策工具，賦值為4分；僅使用了一種政策工具，賦值為1分，詳見表2。

對于政策文本中所使用政策工具類型及數量的判定，我們采取了3步討論法，盡量保證判定的準確性：第一步，由4位研究生分別對70項政策文件進行精讀后，給出每個編號的政策文件所使用的工具類型及數量，然后對意見不一致的歸類進行充分討論，得出一致性的判定；第二步，邀請了筆者所在地農業廳和商務廳的行政人員各1名（由于大部分的農村電商扶持政策文件都由這兩個部門起草或下發）及2位專業老師分別對研究的歸類結果進行分析，對不一致的判定進行討論后，形成統一意見；第三步，對于第一步和第二步中不統一的歸類，先由4位研究生給出歸類的理由，然后由2位行政人員和2位老師共同判定。我們用同樣的方法得出政策協同、政策力度及政策目標的分類判定。

根據政策文本中目標描述的清晰度和可衡量度，把政策目標劃分為非常清晰、比較清晰和不太清晰3類。如果文件中政策目標清晰明確且可量化，我們歸類為非常清晰，如政策文件中用明確的數字表達電商銷售額、服務站建設數量、電商培訓次數等。對于政策目標類型的賦值，參考羋凌云等［4］在研究中的分值設定，從低到高分別賦值1、3、5分（見表2）。（部門間）政策協同的劃分相對比較簡單，通過政策文件中共有幾個部門聯合頒布（有幾個部門的公章）來判定。從樣本政策來看，最多有3個部門聯合頒布。根據政策聯合頒布部門的多少，從低到高分別賦值1～3分（見表2）。

表2 我國農村電商上行扶持政策的目標、協同和工具評分標準及賦值

對于政策力度的評估本研究又細化為2個維度，一是頒布機構的行政級別，另一個是頒布政策的屬性。參照國務院《規章制定程序條例》，以及彭紀生等［3］、張國興等［17］的賦值方法，我們對政策力度中的行政級別維度從低到高分別賦值1至5分：如果是市級政府機構頒布的政策文件，賦值為1分；如果是全國人大常務委員會、國務院頒布的政策文件，賦值為5分。對于政策力度中政策屬性維度的賦值，參考羋凌云等［4］所使用的政策力度評估方法，從低到高賦值1至4分：如政策文件為通知、公告等，賦值為1分；如果政策文件為條例、規定、意見等，賦值為4分。詳見表3。

表3 我國農村電商上行扶持政策力度的評分標準及賦值

2.3 評估模型構建

本研究利用熵權法進行客觀綜合賦權。借用信息熵的性質，即在信息論中，熵是對不確定性的一種度量，信息量越大，不確定性就越小，熵也越小，反之熵也越大。在本文中，對政策的研究是基于文件內含有的信息內容分5個維度（其中政策力度包含兩個維度）對其進行客觀賦值，進而評判政策價值，符合此性質；并且熵權法是一種客觀賦權法，能削弱主觀因素影響，從客觀角度對政策價值作出綜合評估。故我們選擇熵權法進行研究，具體過程如下：

政策評估完全使用等級評分制，因此不需要進行數據的歸一化處理。自變量的選取分別為行政級別、政策工具、政策目標、政策協同和政策屬性；v為政策價值；為各項屬性的系數。需要注意的是，熵權法僅僅針對平等的基本屬性，我們認為為政策的5項地位平等的基本屬性，因此建立以下政策評估模型：

由于熵權法是一種客觀賦權法，通過計算指標的信息熵，相對變化程度大的指標具有較大權重。計算具體過程按如下公式及步驟進行：

首先，對指標進行標準化后，計算得到P值：

其次，計算參評指標熵值。對于某項指標，指標值差距越大，則該指標在綜合評估中所起作用越大：

在這里的累加為某一列指標數值，即某一屬性的數值和。

然后，計算指標差異系數：

最后，確定參評指標權數：

表4 2006—2018年我國農村電商上行扶持樣本政策評估模型指標計算結果

利用式（7）可以計算得到v值，在后續的研究中我們會按照維度劃分求出相應v的均值，v的均值越大表示政策效應越好，v的均值越小則表示政策效應越差。

3 政策效應評估

為了更為清晰地評估農村電商上行扶持政策的實施效應，首先通過計算模型中的v值，描繪出各年度樣本政策總效應的演化，然后再分別從行政級別、政策屬性、政策工具、政策目標和政策協同5個維度對政策效應進行評估。

高校固定資產信息化管理，必須執行責任到人的要求，固定資產的申購、登記入庫及驗收、變動處置等每個環節都明確負責人，全程透明化管理、規范性操作。通過固定資產管理平臺，對固定資產從申購到銷賬整個生命周期進行動態管理，可以有效避免固定資產的流失，保障固定資產的安全有效。

3.1年度政策的效應演化

將政策按年劃分為2014年之前、2015年、2016年和2017年以后，利用模型構建出不同年份的政策價值計算方程，結果表明2015年出臺的政策價值的均值最高為2.78，2016年開始政策價值開始下滑，到2017年以后下滑更為明顯，跌至2.55（詳見圖2）。對年度樣本政策數量的統計發現，2015年政策數量急劇增加，而到2016年迅速降至一半左右，之后的年度政策數量保持穩定。結合當時背景資料可知，第一批國家級電子商務進農村示范縣于2014年12月份由財政部、商務部認定通過，緊接著2015年7月認定第二批，這說明由于中央政府有關部門的支持，使得2015年農村電子商務政策出臺數量突然急劇上升。但在政策推進的持續程度上，隨著時間的推移，政策價值的均值由2015年的2.78下滑至2017年后的2.55，數量也由2015年30項下滑為2016年的12項。可見政策往往在剛推行后的一段時間內在數量上呈現爆發式的增長，且具有較高的政策效應，但在持續程度方面卻不太樂觀。因此，政府需要思考如何維持政策質量與數量，以保證政策能持續推進。

圖2 我國農村電商上行扶持樣本政策價值均值的演化

為了分析各年度某一維度對v值變化率影響的大小，我們對不同年度的樣本政策分別構建模型，通過計算得到各模型中的值，如表5所示。

表5 我國農村電商上行扶持樣本政策效應評估結果

然后對行政級別、政策工具、政策目標、政策協同和政策屬性5個維度分別求導進行描述，結果如圖3所示。從圖3可以看出，政策協同的影響高于另外5個維度。根據已有統計的政策信息，我國農村電商上行扶持政策一般會由商務部、財政部、農業部和國家發改委等同級部門聯合發布。根據機構職責可知，商務部的主要職責中包含有推進物流配送、電子商務等現代流通方式的發展和推進農村市場體系建設，組織實施農村現代流通網絡工程；財政部負責有關政策補貼和專項儲備資金管理工作，在農村電子商務發展中主要是提供財政支持和補貼；農業部（于2018年3月整合為農業農村部）負責加快農業農村現代化建設；國家發改委的職責主要在于監督和管理經濟和社會發展，其中下設農業經濟司為農業和農村經濟制定發展戰略及政策。由于這些政策制訂主體的職責存在交叉的地方，同時權力之間能夠互相彌補，進而發揮部門間的協同效應，使得農村電商上行扶持政策協同對政策價值的影響力高于其他政策維度。

從年度來看，行政級別和政策屬性出現此消彼長的態勢：2014年及以前，國家、省、市發布的政策較為平均，由于農村電子商務示范縣工作的推進，2015年國家相關政策數量出現大幅度增長，而到2016年3種行政級別的政策數量又逐漸恢復至平均。印子［20］的研究結果表明，國家政策的出臺往往是從地方走向全國，并以河南省為例研究低保政策時認為，政策的制訂和施行分為地方政策階段、國家政策執行階段、地方性政策完善階段3個階段；劉岳等［21］的研究認為國家的各項政策從宏觀上決定了農村社會的生活方式，但最終的政策結果往往并不取決于當初政策制定時的理論預設和良好的愿望，而是實踐過程中對政策的修正程度，即政策的實施過程。因此，可能是由于2015年國家關于農村電子商務政策的大量出臺，國家的權威性使得行政級別對政策價值的影響增強，而政策屬性相應顯得影響力度較弱，后期由于各行政級別出臺的政策數量趨于平均，且地方性政策在基層的可操作性更接近農村情況，行政級別對政策價值的影響力減弱，政策屬性對政策價值的影響力度再次上升，故而出現此消彼長的現象。

另外，從圖3還可以看出，政策目標在2016年開始對政策價值的影響力就開始略微下滑，到2017年以后為各維度中對政策價值影響力最弱的一項。通過研讀研樣本政策文本內容，我們發現，大多數農村電子商務扶持政策目標設定的年限為5年左右，但并未細化每一年的目標。可能的原因是由于時限較長，政策目標的影響力無法在每一年中明確體現；且由于目標設定完成多在2020年及以后，故政策目標的影響在短期內沒有得到充分體現。

圖3 我國農村電商上行扶持樣本政策各維度對政策價值的影響

3.2 政策力度的效應評估

因為政策力度包括行政級別和政策屬性兩個維度，我們把兩個維度組合進行政策力度的效應評估。政策的行政等級一共有國家、省級和市級3個等級，將其與政策屬性綜合考慮得到政策力度，分別對不同政策價值的均值取平均值，結果如表6所示。需說明的是，在前期統計時，省級未見出臺通知類型政策，因此無法計算此類政策v的均值。由表6可知，國家級別中，規劃、計劃等其他類別政策在3種模型中的v的均值最高（3.14），說明其價值優于意見和通知；在省級中，意見的政策價值均值（2.91）都高于其他類別政策價值均值（2.61），相比而言，省級意見的政策效應更好；在市級中，其他類別政策價值均值最大（2.86），而通知類型政策價值均值最小（1.98），所以在市級政策中其他政策效益最好，通知政策效益較差。從總體上進行比較，國家其他類別政策價值均值在模型中為最高，說明這類政策在5個維度上搭配較為合理。

表6 2006—2018年我國農村電商上行扶持樣本政策力度v的均值

3.3 政策工具協同的效應評估

在進行政策工具協同的效應評估時，將同一種組合加總求政策價值的平均值，權重越大表明影響力越強。從表7可以看出，政策的出臺一般不會單獨使用經濟工具，本研究通過政策研讀及參考前人的研究結果發現，這可能是由于經濟工具往往會當作一種伴隨的激勵措施與其他工具協同使用。單獨使用行政工具v的均值往往高于其與經濟或信息組合使用時的均值，說明這兩種工具組合使用時反而會相互弱化彼此的效果，表明行政工具不太適合與經濟或信息工具協同使用；同時，我們也發現，行政工具v的均值（2.13）是所有單獨使用工具中最低的，但數量卻最多，因此政府在未來單個政策工具的設計中應考慮更多地選擇物理或信息工具。在兩種工具組合中，信息和物理工具組合v的均值最大（2.66），行政和物理工具組合v的均值（2.63）排在第二；而從數量上來看，信息和物理工具組合數量較少，就兩種工具組合而言，物理工具與信息或行政工具協同使用能取得更佳的政策效果。在3種工具組合當中，行政、信息和物理工具組合v的均值最大（2.85），數量也最多（16個），說明政府在3種工具協同選擇上取得了較好的政策效果。從表7可以看出，4種工具同時組合使用，政策價值的均值最高（3.04），且同時使用4種政策工具的政策數量也最多，表明政府很明確其在出臺政策時應該從多方面考慮扶持方式，融合4種政策工具，盡可能大地發揮了工具的協同效應。

3.4 部門協同的效應評估

在樣本政策文件中有超過半數是由1個部門頒布，然而其政策價值均值最小，為2.57，比3個部門聯合頒布的低了0.67（詳見表7），說明政府可能在出臺農村電商相關扶持政策時未能明晰部門協同的重要性，或是擔憂政策由多個部門聯合發布可能導致職責分散，但就本文研究結論而言，利用部門協同能夠有效提升政策的效應。

3.5 政策目標的效應評估

政策目標的清晰度賦值分別為1、3、5分，由表7可知，在模型中政策目標v的均值隨著目標清晰度的增加而增大，由2.45分增至2.92分，說明政策目標越清晰，政策價值均值越高，政策效果越好。

表7 2006—2018年我國農村電商上行扶持樣本政策其他各維度v的均值

表7（續）

4 研究結論與政策建議

4.1 研究結論

本文利用熵權法從行政級別、政策屬性、政策工具、政策目標及政策協同5個維度建立量化評估模型，對近幾年國家及江西省頒布的70項農村電商上行扶持政策進行了效應評估，主要得到了以下結論：

首先，從年度政策的總體效應演化來看，電商扶持確實取得了很好的效果，但隨著時間的推移，政策數量增加所獲得的疊加效應出現了邊際效用遞減的現象，因此政府相關部門在考慮政策數量的同時，需要兼顧政策質量，即不同政策維度的協同效應。就政策力度而言，國家和市級規劃、計劃、措施等政策價值優于通知和意見，而省級頒布的意見要優于其他政策類型。

其次，從政策工具的協同來看，經濟、行政、物理及信息工具的協同使用會取得最佳的政策效果；而使用行政、信息及物理3種工具會比其他3種工具的組合效果更好；在出現兩種工具的政策中，物理工具與信息或行政工具的協同效果最好；經濟工具通常不會單獨出現，而是與其他工具協同使用；單獨使用物理或信息工具的效果會比單獨使用行政工具的效果更好。

最后，盡管部門間難以協同，但政府部門間的協同能夠明顯提高政策的執行效果；而政策目標的清晰程度以及政策目標是否量化，也會對政策效應產生重要影響，目標越具體、量化程度越高，越易于評估，政策的效果也越好。

4.2 政策啟示

首先，具體政策需層層細化。在國家層面，出臺的政策應以規劃、計劃、措施等政策類型為主，并制定相應的實施條例。在省級層面，政府需對國家政策進一步研讀，根據各省份的經濟和物理條件，基于國家政策，制定適合本地發展的省級政策，輔以意見的形式頒布。在市級層面，由于市級政府更加清楚各個縣的實際情況，選擇使用計劃、規劃等政策類型明確每個縣區的發展任務、規定每一年需達到的目標，讓政策能夠真正落實下去；另外，市級政府還需要承擔起收集政策效果的任務，向上反饋政策效應，以根據前期政策的實施效果有的放矢地推出后續扶持政策。

其次，政策工具需協同使用。就單獨使用某種工具而言，物理或信息工具會比行政工具效果更好；雖然經濟工具易于實施，但需要與其他工具協同使用。從研究結論看，盡管使用兩種或兩種以上的工具組合能取得更好的政策效果，但同時也要看到，有些工具間的組合反而會弱化政策效應（如行政與經濟或信息工具組合）。因此，職能部門在制定農村電商上行扶持政策時，要充分考慮政策工具的疊加效應，避免產生弱化現象；另一方面，還需發揮職能部門間的協同優勢，強調部門間的職能互補，以期更為有效地推動政策實施。

最后，政策目標需清晰傳遞。由于政策目標越具體、量化程度越高，政策的執行效果也會越好，因此職能部門在制定相關政策時要充分考慮政策目標的清晰度，如明確時間節點、電商產業園建設規模、帶動就業人數、電商銷售額等等，一方面可以清晰地傳遞政策目標，另一方面可以進行明確的任務分解，推動政策的實施進程，并在執行的過程中及時反饋政策的實施效果，以便有針對性地進行政策調整，為后續相關政策的制定和實施提供有力的參考和支撐。

4.3 不足與展望

本文基于農村電商上行扶持政策文本構建價值評估體系，對政策價值進行了前期評估，取得了一些具有理論及實踐意義的重要結論，但也存在不足：首先，從4個維度對政策的總體效應進行了評估，但缺乏對政策實際效果與評估結果的有效性檢驗。主要是由于一方面商務部從2014年年底開始推進電子商務進農村工作，這意味著到2018年年底只能收集到4年的評估數據，而政策推行過程中可能產生政策時滯，很難在短時間內準確地檢驗農村電商政策的實施效益；另一方面，本研究計劃從社會效益、經濟效益和生態效益3個方面對評估結果進行驗證，但在前期信息收集中發現，目前農村電商效益反饋數據不全，難以從這3個方面進行實際效果的評估，但實際效益的檢驗對推動農村電商后續扶持政策的頒布和實施具有重要的指導意義。因此在后續的研究中，可以從多視角、多維度、多方向對農村電商扶持政策的實施效果進行評估。其次，本文以江西省作為研究區域，盡管研究結論可以為與江西省相類似的中西部農業大省提供借鑒和參考，但結論是否適合其他省份需要進一步驗證，且研究結論的外部效度也需要進一步拓展。